Il mondo della fisica delle particelle sta per vivere una svolta che potrebbe cambiare radicalmente la comprensione dell’universo. Il High-Luminosity LHC, l’aggiornamento più ambizioso mai pianificato per il celebre acceleratore di particelle del CERN di Ginevra, dovrebbe entrare in funzione nel 2030. E le aspettative sono enormi. Perché questa macchina potenziata potrebbe finalmente aiutare a risolvere alcuni dei misteri più profondi della fisica moderna, dal comportamento del bosone di Higgs alla natura sfuggente della materia oscura.

Ma facciamo un passo indietro. Il Large Hadron Collider originale ha già fatto la storia nel 2012, quando ha permesso la scoperta del bosone di Higgs, quella particella che conferisce massa alle altre particelle e che per decenni era rimasta una previsione teorica. Eppure, nonostante quel traguardo straordinario, restano tantissime domande senza risposta. Il Modello Standard della fisica, per quanto elegante, non riesce a spiegare tutto. E qui entra in gioco la versione potenziata dell’acceleratore.

Cosa cambierà davvero con il nuovo acceleratore

Il concetto chiave è racchiuso in quella parola: luminosità. In fisica delle particelle, la luminosità non ha nulla a che fare con la luce visibile. Indica piuttosto il numero di collisioni che l’acceleratore riesce a produrre in un dato intervallo di tempo. Più collisioni significano più dati. E più dati significano maggiori probabilità di osservare fenomeni rari, quelli che sfuggono quando il campione statistico è troppo piccolo.

Il High-Luminosity LHC promette di moltiplicare di un fattore dieci la capacità di raccolta dati rispetto alla versione attuale. Parliamo di miliardi e miliardi di collisioni tra protoni, un volume di informazioni che potrebbe far emergere segnali nascosti. Particelle mai osservate prima, comportamenti anomali del bosone di Higgs, tracce indirette di materia oscura. Tutto ciò che finora è rimasto nel territorio delle ipotesi potrebbe trovare conferma oppure essere definitivamente escluso.

Perché questa sfida è così importante per la scienza

La posta in gioco va ben oltre la fisica accademica. Capire la materia oscura, che costituisce circa il 27% dell’universo ma che nessuno ha mai rilevato direttamente, significherebbe riscrivere interi capitoli della cosmologia. Allo stesso modo, studiare con precisione estrema le proprietà del bosone di Higgs potrebbe rivelare crepe nel Modello Standard, aprendo la porta a nuove teorie sulla struttura fondamentale della realtà.

Il progetto richiede tecnologie superconduttive all’avanguardia, magneti di nuova generazione e una capacità di calcolo senza precedenti per analizzare la mole di dati prodotta. Il CERN sta lavorando con centinaia di istituzioni in tutto il mondo per rendere possibile questa impresa.

Non è esagerato dire che il High-Luminosity LHC rappresenta la scommessa più grande della fisica delle particelle per il prossimo decennio. Se tutto andrà come previsto, dal 2030 in poi la comunità scientifica avrà tra le mani uno strumento capace di rispondere a domande che accompagnano l’umanità da sempre. O quantomeno, di porne di nuove e ancora più affascinanti.

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Trasformare migliaia di formiche in modelli 3D incredibilmente dettagliati grazie a un acceleratore di particelle, raggi X ad alta velocità e intelligenza artificiale. Sembra la trama di un film di fantascienza, e invece è esattamente quello che ha fatto un team internazionale di ricercatori guidato da Evan Economo, docente presso l’Università del Maryland. Il progetto si chiama Antscan e potrebbe cambiare per sempre il modo in cui studiamo la biodiversità degli insetti.

Per oltre un decennio, il laboratorio di Economo ha utilizzato scanner micro CT per analizzare la morfologia degli insetti. Risultati eccellenti, per carità, ma con un problema enorme: la lentezza. Ogni singolo esemplare poteva richiedere fino a 10 ore di scansione. Moltiplicate quel tempo per migliaia di campioni e viene fuori un progetto che durerebbe una vita intera. Julian Katzke, primo autore dello studio pubblicato sulla rivista Nature Methods il 5 marzo 2026, ha fatto i conti: con uno scanner tradizionale da laboratorio, l’intero progetto avrebbe richiesto sei anni di funzionamento continuo. Con il sistema messo a punto al Karlsruhe Institute of Technology in Germania? Duemila esemplari scansionati in una sola settimana.

Il segreto sta nella combinazione di tecnologie. Un sincrotrone genera un fascio di raggi X potentissimo, mentre un sistema robotizzato si occupa di posizionare e ruotare ogni esemplare, sostituendolo con il successivo ogni 30 secondi. Il risultato sono pile di immagini bidimensionali che poi vengono assemblate in modelli 3D completi. Ma c’era un intoppo: le formiche conservate in etanolo finivano per assumere pose contorte e innaturali. Niente a che vedere con l’aspetto che avrebbero in natura. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale.

Dall’intelligenza artificiale alla biblioteca digitale della biodiversità

Per risolvere il problema delle pose distorte, studenti di ingegneria del software dell’Università del Maryland hanno sviluppato strumenti di IA capaci di stimare automaticamente la postura corretta delle formiche e riportarle in posizioni naturali. Un lavoro tutt’altro che banale. Come ha detto il professor James Purtilo, che ha supervisionato il gruppo: “Questo problema era davvero tosto.”

I modelli Antscan che ne sono usciti sono qualcosa di straordinario. Si possono osservare muscoli, sistemi nervosi, apparati digerenti e pungiglioni con una risoluzione al micrometro. In pratica, è possibile rimuovere digitalmente porzioni dell’esoscheletro e guardare cosa c’è dentro, come in una dissezione virtuale perfetta. Queste formiche digitali possono anche essere animate o inserite in ambienti di realtà virtuale per scopi che vanno dalla ricerca scientifica all’educazione, fino all’intrattenimento.

Il database Antscan ha già dimostrato la propria utilità concreta. In uno studio pubblicato su Science Advances nel dicembre 2025, i ricercatori hanno usato i dati raccolti per indagare se le colonie di formiche traggano maggiore vantaggio dall’avere tanti lavoratori piccoli oppure pochi individui dal corpo più robusto. L’analisi ha coinvolto oltre 500 specie e ha rivelato una correlazione negativa tra il volume della cuticola (lo strato protettivo esterno) e le dimensioni della colonia. Tradotto: le colonie che investono meno nell’armatura di ogni singola formica riescono a sostenere un numero maggiore di lavoratori e, potenzialmente, a diversificarsi con più successo dal punto di vista evolutivo.

Il futuro della digitalizzazione degli organismi viventi

La portata di Antscan va ben oltre lo studio delle formiche. I dati grezzi utilizzati per costruire i modelli 3D sono disponibili pubblicamente per il download, e un visualizzatore integrato permette a chiunque di esplorare le formiche tridimensionali online. Economo non ha dubbi sul potenziale: quando gli esemplari vengono digitalizzati, è possibile costruire biblioteche di organismi utilizzabili ovunque, dai laboratori scientifici alle aule scolastiche, fino agli studi cinematografici di Hollywood.

Il progetto si incrocia anche con la genetica. Le stesse specie scansionate da Antscan erano state oggetto di uno studio pubblicato nel giugno 2025 sulla rivista Cell, che aveva generato un set di genomi di alta qualità. L’integrazione di questi due tipi di dati potrebbe aprire strade completamente nuove per comprendere le connessioni tra tratti fisici e variazioni genetiche. E non finisce qui: le scansioni sono talmente dettagliate da poter essere usate per addestrare sistemi di machine learning a riconoscere le formiche direttamente sul campo durante studi comportamentali.

Economo ha già in programma di espandere il database con ulteriori esemplari e di applicare queste tecniche basate sull’intelligenza artificiale ad altri dataset biologici. Come ha dichiarato, il potenziale per integrare questi dati con altre tipologie di informazioni e tecnologie è immenso. Quello che fino a pochi anni fa sembrava impossibile, ora sta diventando realtà, un esemplare alla volta, trenta secondi per volta.

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